Diagrama de Ishikawa: o que é, como montar e o que fazer com as causas

Diagrama de Ishikawa é o gráfico em que uma equipe organiza, por categoria, as causas possíveis de um problema que já foi definido. Ele também é chamado de diagrama de espinha de peixe, pelo formato, e de diagrama de causa e efeito, pelo que faz. De um lado fica o efeito indesejado, do outro as famílias de causa que podem estar produzindo aquele efeito.

Montar o diagrama é a parte fácil, e é onde a maior parte das empresas que acompanhamos para. Este artigo define a ferramenta e mostra o que a pesquisa relata sobre análises de causa que terminam sem mudar nada. Entrega também um roteiro de seis passos, com exemplo preenchido de uma PME, para sair do quadro cheio de causas com uma ação que aguenta o mês seguinte.

O que é o diagrama de Ishikawa

O diagrama de Ishikawa é uma representação gráfica que organiza, em ramos, as causas possíveis de um efeito. Leva o nome do engenheiro japonês Kaoru Ishikawa, que o difundiu no trabalho de controle de qualidade.

O apelido de espinha de peixe vem do desenho. Uma linha horizontal aponta para o problema, e dela saem ramos oblíquos, que é o formato de uma espinha.

O desenho é simples. À direita, dentro de uma caixa, vai o efeito indesejado. Da caixa sai uma seta horizontal para a esquerda, e nela se encaixam ramos, um para cada categoria de causa. Dentro de cada ramo entram as causas específicas que a equipe levantou, e dentro delas cabem subcausas.

A convenção mais usada na indústria organiza os ramos em seis categorias, conhecidas como os 6M. Não é regra fechada: serviços costumam trocar máquina e material por outras famílias, e há versões com quatro ou cinco ramos. O que a categoria faz é obrigar a equipe a procurar causa onde ela não estava olhando.

Categoria (6M)	O que entra nela	Pergunta que costuma abrir o ramo
Método	Sequência de trabalho, procedimento, regra de decisão, critério de aprovação	O jeito combinado de fazer descreve o que a pessoa realmente faz?
Máquina	Equipamento, ferramenta, software, manutenção, ajuste	O equipamento estava dentro do ajuste quando o problema apareceu?
Mão de obra	Preparo, experiência, rodízio, quantidade de gente no turno	Quem executou tinha o preparo e o tempo que a tarefa exige?
Material	Insumo, lote, fornecedor, armazenagem, validade	O que entrou no processo era o mesmo material de sempre?
Medição	Instrumento, calibração, critério de leitura, quem mede	O número que diz que há um problema é confiável?
Meio ambiente	Layout, temperatura, ruído, iluminação, pressa, hora do dia	O que mudou em volta do trabalho no período em que o problema cresceu?

Na nossa prática: na PME, a categoria que quase sempre sai vazia é Medição, e ela costuma ser a que mais importa. Quando ninguém sabe dizer como o problema é contado, a discussão inteira acontece sobre um número que a própria equipe não confia, e o diagrama vira registro de opinião.

Para que serve o diagrama, e o que ele não faz

Doggett (2005) descreve o diagrama de causa e efeito como uma das três ferramentas populares de análise de causa raiz, ao lado do diagrama de inter-relações e da árvore da realidade atual. Ele propõe um conjunto de critérios para comparar o desempenho delas.

Entre os critérios que ele lista estão a capacidade de encontrar causas raízes, de mostrar interdependências causais e de agrupar causas em categorias. A lista inclui ainda características de uso, como promover foco, estimular a discussão e ser legível quando pronto.

A conclusão do artigo é deliberadamente sem vencedor: cada ferramenta tem vantagens e desvantagens, com níveis variáveis do que ele chama de rendimento causal e de integridade dos fatores escolhidos. Ou seja, a literatura não elege o diagrama como a melhor ferramenta, e o resumo do estudo não diz qual delas se sai melhor em cada critério. Leitura da CGLC: o que o diagrama faz bem é uma coisa específica, agrupar e mostrar o conjunto.

Isso já delimita o que o diagrama não faz. Ele não diz qual causa é a verdadeira, não mede a contribuição de cada uma, não prioriza e não decide a ação. Um diagrama bem preenchido é uma lista organizada de hipóteses, e nenhuma delas foi testada só por ter sido escrita no ramo certo.

O elogio vem de onde ninguém espera

O argumento mais forte a favor do diagrama aparece dentro de uma crítica a outra ferramenta. Card (2017) escreve contra o “cinco porquês”, a técnica que encadeia cinco perguntas até chegar a uma causa única. A posição dele não é de ajuste, é de abandono: a técnica simplifica tanto a exploração do problema que, no julgamento dele, não deveria ser usada.

Os motivos que ele apresenta são três. A técnica força a análise por um único caminho causal, insiste numa causa raiz única como alvo da solução e presume que o elo mais distante da cadeia, o quinto porquê, é sempre o melhor lugar para intervir.

O exemplo que ele constrói a partir de um erro de medicação mostra o tamanho da perda. Card observa que a árvore causal completa levanta mais de 75 causas e fatores contribuintes, e que o “cinco porquês” identificaria uma, ou talvez duas.

E é ao fechar esse argumento que ele nomeia o substituto. Card (2017) escreve que outras técnicas mais orientadas a sistemas deveriam ser consideradas no lugar, e a primeira da lista é o diagrama de espinha de peixe.

A vantagem, na lógica do texto dele, é a que Doggett lista entre os critérios de comparação: agrupar causas em categorias. O diagrama mostra várias famílias de causa ao mesmo tempo, em vez de percorrer uma só até o fim.

A comparação que Card faz vale, e ela tem um limite que ele próprio marca. Ele não testou o diagrama, recomendou. Nenhuma das nove fontes que sustentam este artigo mediu a eficácia do diagrama de Ishikawa contra outra ferramenta, e quem afirmar isso numa apresentação estará indo além do que a literatura suporta.

O que a pesquisa relata sobre análise de causa que não vira ação

Leitura da CGLC: o acervo maior de análise de causa comparável está na segurança do paciente, e não na indústria, porque investigar evento grave ali é obrigação, e não escolha. É de lá que vêm os três achados abaixo, e o contexto precisa ser lido junto com eles.

Kellogg e colegas (2017) revisaram 302 análises de causa feitas ao longo de oito anos num hospital universitário de 750 leitos, nos Estados Unidos. Em 106 delas houve solução proposta. Classificando os tipos de solução, os três mais frequentes foram treinamento, com 20%, mudança de processo, com 19,6%, e reforço de política já existente, com 15,2%.

O terceiro tipo merece atenção, porque é o mais fácil de reconhecer. Reforço de política é a equipe concluir que a regra que já existia está correta e propor lembrá-la ao time.

Um dos exemplos que os autores transcrevem mostra bem o padrão. A análise confirmou que a política de contagem era eficaz como estava, atribuiu o caso a erro humano e propôs reenfatizar o procedimento na reunião de equipe.

Os autores registram que vários tipos de evento se repetiram no período, apesar de cada um ter recebido a sua análise. A explicação que eles oferecem para essa recorrência é uma proposta interpretativa, não uma medição: propõem que os eventos voltam por causa da qualidade e do tipo das soluções escolhidas.

O estudo de Hibbert e colegas (2018) olhou para a mesma questão em outro sistema e com outro método. Eles analisaram todas as análises de causa ligadas a eventos sentinela naquele sistema entre 2010 e 2015: 227 análises, 1.137 recomendações, 36 serviços de saúde.

A classificação foi feita por um classificador especialista, com os critérios de tipo e força do Departamento de Veteranos dos Estados Unidos.

O resultado está no gráfico acima. Os autores também contam a mesma classificação por análise, e essa segunda contagem tem outra base: em 165 das 227 análises, ou 72%, nenhuma recomendação forte foi feita. Os tipos mais frequentes foram revisar ou reforçar política, diretriz e documentação, e treinamento e educação.

A conclusão dos autores é contida e vale citar pelo que ela não diz: a proporção pequena de recomendações fortes sugere que os achados da maioria das análises não são prováveis de informar melhoria de prática ou de processo. É uma inferência sobre a força classificada da recomendação, e não uma medição de desfecho.

O nome da ferramenta atrapalha

Peerally e colegas (2017) escrevem que o primeiro problema da análise de causa raiz é o próprio nome. Ao sugerir que existe uma causa raiz a ser encontrada, o termo empurra para uma visão reducionista, e o que sai da investigação costuma ser uma narrativa linear simples que desloca explicações mais complexas sobre como os eventos se desenrolaram.

Eles listam oito problemas ao todo, e três aparecem com frequência nas empresas que atendemos. As equipes tendem a se acomodar em soluções administrativas e mais fracas, como lembretes, em vez de atacar causas latentes como projeto ruim de tecnologia ou sistemas de operação defeituosos.

Os outros dois são de escopo. A investigação pode parar numa causa de conveniência mútua, que evita causas consideradas fora do alcance da organização, e a análise fica presa a um incidente isolado, sem agregar o que se repete.

O caso que abre o artigo deles é o exemplo mais claro do padrão. Um paciente recebeu a lente errada numa cirurgia de catarata, e a investigação apontou que havia duas lentes na sala e que a dupla checagem falhou.

O plano de ação trouxe um protocolo novo enfatizando a responsabilidade do cirurgião, um programa de treinamento, documentação melhor e um cartaz sobre a importância da dupla checagem. Um ano depois, no mesmo hospital, outro paciente recebeu a lente errada.

Os autores dão nome a esse padrão, efeito lápide: a investigação existe para evitar a repetição e acaba funcionando como ritual, deixando para trás um memorial que pouco mais faz do que permitir dizer que algo foi feito. A expressão é dura e o artigo é um ensaio, não uma medição, mas ela nomeia bem o que a empresa sente quando o mesmo problema volta.

Como montar o diagrama de Ishikawa em seis passos

O roteiro abaixo é o que aplicamos em diagnóstico de processo na PME. Ele não substitui o desenho do diagrama: ele coloca o desenho no meio de uma sequência que começa antes e termina depois, que é onde as fontes acima situam a falha da análise.

1. 1. Escrever o efeito em número

   Não “atraso na entrega”, e sim quantos pedidos, em que período, medidos como. Sem isso a equipe discute um problema que cada um entende de um jeito

2. 2. Ir ao lugar onde o trabalho acontece

   Antes da reunião, uma hora vendo a tarefa ser feita e conversando com quem a executa. O diagrama montado só de memória lista o que o grupo já supunha

3. 3. Preencher as categorias, inclusive as vazias

   Ramo que ficou em branco é pergunta que ninguém fez, não categoria sem causa. Medição é o que mais fica vazio e o que mais explica

4. 4. Marcar o que é verificável

   Ao lado de cada causa, como daria para saber se ela é verdadeira e quem consegue verificar. Causa que ninguém sabe checar sai do quadro

5. 5. Testar as duas mais prováveis

   Duas, não todas. Uma semana de coleta simples resolve a maior parte das dúvidas e evita a discussão de opinião contra opinião

6. 6. Escolher a ação pelo nível mais alto que couber

   Da hierarquia da próxima seção, e por escrito, com dono e data. Se a ação escolhida for treinar ou lembrar, isso fica registrado como escolha, não como conclusão

O passo 2 tem apoio indireto na literatura. Card (2017) registra que Minoura, sucessor de Taiichi Ohno na Toyota, apontou como risco do “cinco porquês” o usuário se apoiar em dedução de improviso em vez de observação situada.

A crítica é a outra ferramenta, mas o risco é o mesmo. Qualquer análise feita só na sala de reunião lista o que o grupo já achava antes de entrar nela.

O passo 4 responde a um problema que Card também descreve. Ele observa que não há meio objetivo ou confiável de mapear o caminho causal, e que é improvável que duas equipes cheguem independentemente ao mesmo resultado. Marcar como cada causa seria verificada não elimina a subjetividade do levantamento, mas troca a discussão sobre quem tem razão por uma lista do que dá para checar.

Da causa à ação: a hierarquia que pesa no resultado

Aqui está o ponto que separa o diagrama que muda alguma coisa do diagrama que vira foto no grupo da empresa. Kellogg e colegas (2017) descrevem a hierarquia que a engenharia de segurança reconhece, em três níveis, do mais eficaz para o menos: mudar o projeto para remover o perigo, proteger fisicamente contra ele e avisar as pessoas sobre ele.

E registram o que encontraram diante dessa régua: poucas das soluções propostas pelas equipes que estudaram envolviam mudança de projeto.

Card, Ward e Clarkson (2012) fizeram uma revisão sistemática sobre como o setor de saúde traduz análise de risco em plano de ação. Eles sugerem que é a hierarquia de controles de risco que deveria orientar esse planejamento, e que novas ferramentas precisam ser desenvolvidas para apoiar o processo.

É a mesma ideia: a escolha da ação tem critério, e ela costuma ser feita sem ele.

Nível	O que é	Exemplo numa PME	Custo típico
1. Mudar o projeto	Eliminar a possibilidade de o erro acontecer	O sistema não deixa faturar sem o campo de conferência preenchido	Alto, e uma vez só
2. Barreira física	Impedir o caminho do erro sem depender de atenção	Encaixe que só aceita a peça na posição certa	Médio
3. Aviso	Sinalizar para quem executa, contando com a atenção dele	Etiqueta, alerta na tela, cartaz na parede	Baixo
Fora da hierarquia	Treinamento e reforço de política, que dependem inteiramente da memória	Reunião para relembrar o procedimento que já existia	Baixo, e recorrente

Kellogg e colegas são diretos sobre por que treinar e lembrar rendem pouco. Escrevem que muitas vezes a análise não identifica um aspecto significativo do evento, apenas observa que humanos são imperfeitos. E que constatar que alguém esqueceu algo que já sabia é um achado trivial, que não produz mudança sustentável sem alteração no ambiente de trabalho.

Leitura da CGLC: nenhuma PME vai eliminar treinamento do plano de ação, e não é isso que a hierarquia pede. O que ela pede é que treinar seja a ação escolhida depois de os dois níveis acima terem sido considerados e descartados por motivo escrito. Não a primeira coisa que aparece porque é a mais barata de propor numa reunião de sexta.

Exemplo preenchido numa PME

O caso abaixo é composto a partir de diagnósticos que fizemos em pequenas indústrias, com os números trocados. Ele serve para mostrar a passagem do ramo do diagrama à ação escolhida, que é a parte que os modelos disponíveis na internet costumam deixar de fora.

O efeito, escrito conforme o passo 1: dos pedidos expedidos em julho, 34 voltaram por divergência entre a nota e o que estava na caixa, num total de 610 pedidos. A medição é a contagem de devoluções registradas na expedição, feita pelo conferente, no fechamento do dia.

Categoria	Causa levantada	Como verificar	Resultado do teste
Método	A conferência é feita depois de a caixa estar fechada	Observar 20 expedições e cronometrar em que momento a conferência acontece	Confirmada em 17 das 20
Medição	Divergência de item e divergência de quantidade são contadas juntas	Reclassificar as 34 devoluções do mês pelo motivo registrado	Confirmada: 29 são de quantidade
Mão de obra	O conferente da tarde entrou há dois meses	Separar as devoluções por turno	Não confirmada: distribuição igual
Máquina	A impressora de etiqueta falha e a etiqueta sai borrada	Contar reimpressões na semana	Não confirmada: 2 em 5 dias
Meio ambiente	O corredor de separação ficou estreito depois da mudança de layout	Comparar a taxa antes e depois da mudança	Inconclusiva: sem dado anterior

Com as duas causas confirmadas na mão, a escolha da ação passa pela hierarquia. O nível 1 seria impedir que a caixa fosse fechada com a quantidade errada, e a empresa não tinha como fazer isso sem trocar o sistema de separação inteiro.

O nível 2 estava ao alcance, e foi o escolhido: uma balança na bancada de fechamento, calibrada para o peso esperado de cada pedido, que trava a esteira quando a caixa sai da faixa. Custa o preço da balança e meia hora para cadastrar o peso dos itens do catálogo.

A balança é barreira física porque não depende de o conferente lembrar de conferir, e põe a verificação no fechamento, momento em que a causa de método mostrou que ela faltava. Também pega a divergência de quantidade, que a causa de medição revelou ser 29 das 34 devoluções. O descarte do nível 1 ficou registrado por escrito, com o motivo.

O nível 3, avisar, teria sido o cartaz na expedição pedindo atenção redobrada na conferência. É a ação que a reunião produz sozinha quando ninguém pergunta o que existe acima dela, e fica no degrau mais baixo dos três níveis. A literatura acima descreve as ações mais fracas, do tipo lembrete e reforço de política, como as mais propostas.

Erros comuns no diagrama de Ishikawa

Erro	Como aparece	O que fazer
Efeito escrito como tema	“Qualidade” ou “produtividade” na caixa da direita	Trocar por um número com período e forma de medir
Diagrama montado só na sala	Todas as causas são as que o grupo já falava no cafezinho	Uma hora de observação no lugar do trabalho antes da reunião
Causa que ninguém sabe checar	“Falta de comprometimento”, “cultura da empresa”	Aplicar o passo 4: se não há como verificar, sai do quadro
Ramo vazio tratado como resolvido	Medição em branco e a equipe segue em frente	Ramo vazio é pergunta não feita; voltar e fazer a pergunta
Todas as causas viram ação	Plano com 14 itens e nenhum dono	Testar as duas mais prováveis e agir sobre o que se confirmar
Ação escolhida sem hierarquia	O plano inteiro é treinar, comunicar e reforçar	Registrar por escrito por que os níveis 1 e 2 foram descartados

Onde o diagrama se encaixa entre as outras ferramentas

O diagrama de Ishikawa não compete com as ferramentas de processo que a PME já usa. Ele ocupa um lugar específico na sequência, e confundir esse lugar é o que faz uma empresa montar quatro quadros diferentes para o mesmo problema. A sequência inteira só se sustenta quando existe cultura de inovação para bancar o teste que pode dar errado.

Ferramenta	Responde a que pergunta	Quando entra
Fluxograma de processos	Como o trabalho acontece hoje, passo a passo	Antes, para saber onde o problema mora
Brainstorming	Que hipóteses existem, sem filtro	Durante, para encher os ramos
Diagrama de Ishikawa	Como as hipóteses se agrupam por família de causa	Durante, para organizar e achar o ramo vazio
5W2H	Quem faz o quê, quando e como	Depois, para transformar a ação escolhida em plano
Ciclo PDCA	A ação funcionou, e o que aprendemos	Depois, para fechar a volta e decidir se adota

Vale registrar que a discussão sobre qual ferramenta usar é menor do que parece. Reid e Smyth-Renshaw (2012) argumentam que a insuficiência costuma estar antes, na definição do problema, e que falhas graves foram resultado de interpretar mal a pergunta “por quê”.

Gangidi (2019) parte da análise de causa e efeito para propor uma investigação em três frentes. Ele observa que o componente humano do método gera resistência quando toca em responsabilidade.

A evidência mais próxima de um resultado prático vem de Chen, Chen e Su (2010), que Card cita ao recomendar o diagrama. Em dois hospitais de Taiwan, uma análise de causa classificou os fatores em quatro categorias, entre elas comunicação e ambiente e instalações.

O programa que saiu dela combinou demonstração e material escrito com ajuste de grades, tapete antiderrapante e mais luz nos banheiros. A incidência de quedas pós-parto no grupo de intervenção caiu de 14,24 para 6,02 por mil pacientes-dia, enquanto o grupo de controle ficou em 13,72 e 14,05.

Leitura da CGLC: esse estudo costuma ser lido como prova de que a análise de causa funciona, e ele merece uma ressalva. O resumo não nomeia o diagrama de Ishikawa em momento nenhum: o que ele descreve é a classificação das causas em quatro categorias, que é o gesto do diagrama. E não separa o efeito da parte instrucional do efeito da parte física, então não dá para dizer qual das duas produziu a queda.

O que dá para dizer é que o plano tinha as duas, e que a parte física estava lá, acima do simples aviso.

Perguntas frequentes

O que é o diagrama de Ishikawa?

É a representação gráfica que organiza por categoria as causas possíveis de um efeito indesejado. Recebe também os nomes de diagrama de espinha de peixe, pelo formato, e de diagrama de causa e efeito, pelo que faz. Leva o nome do engenheiro japonês Kaoru Ishikawa, que o difundiu no trabalho de controle de qualidade. Ele organiza hipóteses levantadas pela equipe, e não indica qual delas é verdadeira.

Quais são os 6M do diagrama de Ishikawa?

Método, máquina, mão de obra, material, medição e meio ambiente. É a convenção mais usada na indústria, e não uma regra fechada: operações de serviço costumam trocar máquina e material por outras famílias, e existem versões com quatro ou cinco ramos. A função da categoria é obrigar a equipe a procurar causa onde ela não estava olhando, e por isso o ramo que ficou vazio é o que mais merece uma segunda passada.

Qual a diferença entre o diagrama de Ishikawa e os cinco porquês?

O diagrama abre várias famílias de causa ao mesmo tempo; os cinco porquês percorrem um caminho único até uma causa final. Card (2017) argumenta que essa diferença é decisiva e que a segunda técnica deveria ser abandonada na análise de incidentes, nomeando o diagrama de espinha de peixe entre as alternativas mais orientadas a sistemas. Ele recomenda, mas não testa: nenhum estudo citado aqui comparou a eficácia das duas.

Quantas causas devo colocar no diagrama?

Na nossa prática: quantas a equipe levantar, e só duas seguem para teste. Encher os ramos é barato e útil, porque a categoria vazia revela a pergunta que ninguém fez. O que não funciona é transformar cada causa listada em item de plano de ação: o resultado é um plano com muitos itens, nenhum dono e nenhuma verificação, que é o padrão descrito na literatura que este artigo resume.

O diagrama de Ishikawa resolve o problema?

Não, e essa é a confusão mais cara. Ele organiza hipóteses. O que muda o resultado é o que vem depois: testar as causas mais prováveis e escolher a ação pelo nível mais alto da hierarquia que couber. Hibbert e colegas (2018) classificaram 1.137 recomendações saídas de análises de causa no sistema público de saúde de Victoria, na Austrália, e 8% foram consideradas fortes. Nenhuma das fontes deste artigo avaliou o diagrama de Ishikawa: o que elas examinam é a análise de causa.

Preciso de software para montar o diagrama?

Na nossa prática: não. Quadro branco, papel pardo ou uma folha resolvem, e o desenho à mão tem a vantagem de acontecer no lugar onde o trabalho é feito, que é o passo 2 do roteiro. Ferramenta de desenho ajuda a arquivar e compartilhar depois. Se a escolha do software estiver tomando mais tempo do que a ida ao chão de fábrica, a prioridade se inverteu.

Fontes e referências

• Card, A. J. (2017). The problem with ‘5 whys’. BMJ Quality & Safety, 26(8), 671-677. https://doi.org/10.1136/bmjqs-2016-005849
• Card, A. J., Ward, J., e Clarkson, P. J. (2012). Successful risk assessment may not always lead to successful risk control: A systematic literature review of risk control after root cause analysis. Journal of Healthcare Risk Management, 31(3), 6-12. https://doi.org/10.1002/jhrm.20090
• Chen, K. H., Chen, L. R., e Su, S. (2010). Applying root cause analysis to improve patient safety: decreasing falls in postpartum women. Quality and Safety in Health Care, 19(2), 138-143. https://doi.org/10.1136/qshc.2008.028787
• Doggett, A. M. (2005). Root Cause Analysis: A Framework for Tool Selection. Quality Management Journal, 12(4), 34-45. https://doi.org/10.1080/10686967.2005.11919269
• Gangidi, P. (2019). A systematic approach to root cause analysis using 3 × 5 why’s technique. International Journal of Lean Six Sigma, 10(1), 295-310. https://doi.org/10.1108/IJLSS-10-2017-0114
• Hibbert, P. D., Thomas, M. J. W., Deakin, A., Runciman, W. B., Braithwaite, J., Lomax, S., Prescott, J., Gorrie, G., Szczygielski, A., Surwald, T., e Fraser, C. (2018). Are root cause analyses recommendations effective and sustainable? An observational study. International Journal for Quality in Health Care, 30(2), 124-131. https://doi.org/10.1093/intqhc/mzx181
• Kellogg, K. M., Hettinger, Z., Shah, M., Wears, R. L., Sellers, C. R., Squires, M., e Fairbanks, R. J. (2017). Our current approach to root cause analysis: is it contributing to our failure to improve patient safety? BMJ Quality & Safety, 26(5), 381-387. https://doi.org/10.1136/bmjqs-2016-005991
• Peerally, M. F., Carr, S., Waring, J., e Dixon-Woods, M. (2017). The problem with root cause analysis. BMJ Quality & Safety, 26(5), 417-422. https://doi.org/10.1136/bmjqs-2016-005511
• Reid, I., e Smyth-Renshaw, J. (2012). Exploring the Fundamentals of Root Cause Analysis: Are We Asking the Right Questions in Defining the Problem? Quality and Reliability Engineering International, 28(5), 535-545. https://doi.org/10.1002/qre.1435
• A observação de Minoura sobre dedução de improviso e a árvore causal com mais de 75 causas são citadas conforme relatadas em Card (2017); a árvore vem do exemplo que ele constrói a partir de Battles e colegas (2006). A hierarquia de controles em três níveis é citada conforme descrita por Kellogg e colegas (2017).

A CGLC (Centro de Gestão e Liderança Contemporânea) é um laboratório de cocriação de soluções que apoia empresas e líderes no desenvolvimento de lideranças, cultura de inovação e gestão de pessoas.